Máte blog, píšete články a potrebujete vyhodnotiť ich úspešnosť. Na aké metriky sa zameriate? Počet návštev, zobrazení, počet komentárov, lajky na Facebooku? Možností je veľa, ale často si to uľahčujeme a pri vyhodnocovaní sa pozeráme len na jednu metriku.

Keď som pred pár rokmi riešil tento problém u nás vo Visi, tak som narazil na jeden článok, ktorý sa venoval presne tejto problematike. Autor celý problém vyhodnocovania článkov vyriešil jednou metrikou, ktorá v sebe kombinuje viacero iných údajov, ako je návštevnosť alebo zobrazenia a počet interakcií na sociálnych sieťach. 

Keď tieto údaje dosadíme do rovnice, tak nám vyjde číslo najčastejšie v rozmedzí od 0 do 100, ktoré nám označuje skóre článku. Funguje to tak, že sa napr. porovná návštevnosť článku s priemerom návštevnosti ostatných článkov, a potom sa rovnicou vyráta skóre. Skóre článku označuje, do akej miery daný článok splnil očakávania oproti priemeru – čím je číslo vyššie, tým lepšie.

Na základe toho sa dá vyhodnotiť nielen úspešnosť jednotlivých článkov, ale viete zistiť aj to, kto je najúspešnejší spomedzi všetkých autorov, ktoré kategórie článkov sú najúspešnejšie, v ktoré dni sa oplatí publikovať, aká je ideálna dĺžka článkov a podobne.

Na to, aby ste si mohli takýmto spôsobom vyhodnocovať články, nepotrebujete žiadny špeciálny nástroj, ale viete si všetko nastaviť aj sami a bezplatne (váš čas samozrejme „zaplatiť“ musíte). Napr. ako dokument v nástroji Google Spreadsheet. Vytvorenie a nastavenie takéhoto dokumentu vám síce zaberie pár hodín, ale jeho aktualizácia je pomerne časovo nenáročná. Mne osobne zaberie tak 15 minút týždenne.

V tomto článku vám ukážem, ako si takýto dokument môžete vytvoriť aj vy. My ho v agentúre úspešne využívame už viac ako dva roky. Výsledkom tohto návodu bude tabuľka, v ktorej si budete môcť vyhodnocovať úspešnosť všetkých publikovaných článkov.

Pripravil som si pre vás aj úkážkový dokument, v ktorom nájdete všetky dáta funkcie použité v článku. Z dokumentu si môžete urobiť kópiu. stačí byť prihlásený v Google účte a kliknúť v menu na File a vybrať možnosť Make a copy…

📊 Otvoriť ukážkový dokument

 

Získavanie dát

Čo chcem analyzovať

Ak chceme analyzovať úspešnosť článkov z vášho blogu, tak potrebujete v prvom rade získať zoznam všetkých článkov, ktoré boli publikované. Ak ich máte zapísané v samostatnom dokumente, tak si ich skopírujte.

Ak používate WordPress alebo iný rozšírený CMS, tak môžete získať zoznam článkov z vašej sitemapy. Sitemapa je zoznam všetkých podstránok a štandardne sa nachádza na adrese domena.sk/sitemap.xml, v našom prípade je to https://visibility.sk/blog/sitemap.xml.

Ak používate WordPress a plugin YoastSEO, tak uvidíte takýto zoznam sitemáp, z ktorého si vyberiete možnosť post-sitemap.xml.

A následne by ste mali vidieť zoznam všetkých článkov.

Ak sitemapu nemáte, tak musíte skúsiť iný spôsob, napríklad nástroj Xenu’s Link Sleuth, ktorý je bezplatne dostupný pre Windows. Návod na použitie nájdete napríklad tu. Alternatívou pre Mac je nástroj Integrity, ktorý sa používa podobne.

Ak máme zoznam všetkých URL s článkami, tak sa môžeme presunúť k ďalšiemu kroku. Tým je získavanie dát o článkoch.

 

Čo je to za článok?

V prvom rade potrebujeme získať tieto informácie o každom publikovanom článku:

• kto je autor článku,
• kedy bol článok publikovaný,
• v akej kategórii,
• koľko má komentárov.

A podobne.

Využiť na to môžeme nástroj Import.io. Ak máte na blogu menej ako 500 článkov, tak ho môžete využiť aj bezplatne. Ak ich máte viac, tak sa musíte pozrieť na platené plány alebo môžete požiadať o free trial. Prihláste sa do nástroja a kliknite na možnosť New Extractor

Následne vložte URL adresu jedného vášho náhodného článku.

Vymažte si všetky dáta v tabuľke, kedže sa tam budú pravdepodobne nachádzať dáta, ktoré tam nechcete mať.

Pomenujte si prvý stĺpec (napríklad ako Autor) a na stránke kliknite na text, ktorý označuje autora článku. Môžete si vybrať aj ukladanie URL adresy, ak text odkazuje na inú podstránku.

Potom kliknite na tlačidlo Add columnn, ktorým pridáte nový stĺpec a pomenujte ho napr. Dátum. Znovu označte vhodný text a opakujte, kým nemáte označené všetky elementy, ktoré chcete sledovať.

Ak sa prepnete na záložku Data, tak by ste mali vidieť všetky označené dáta rozdelené do stĺpcov.

Kliknite na tlačidlo Save a budete presmerovaní na Dashboard.

Vložíme zoznam všetkých URL, z ktorých chceme získať dáta a klikneme na Save.

Ak máme vložené všetky články, tak môžeme kliknúť na tlačidlo Run URLs.

Po skončení extrakcie sa nám zobrazia všetky výsledky.

Možme si ich uložiť ako CSV/JSON súbor.

Ale pre naše potreby bude vhodnejšie, ak sa preklikneme na záložku Integrate a tam si skopírujeme funkciu, ktorú môžeme vložiť priamo v nástroji Google Sheets.

Koľko slov má článok?

Ďalší nástroj, ktorý využijeme, je Screaming Frog SEO Spider Tool. Aj tento nástroj je použiteľný bezplatne a je pre Windows, Mac aj Linux. Vďaka nemu zistíme napr. to, koľko slov má článok, či má vyplnené meta description alebo aký dlhý a široký má titulok.

Po nainštalovaní a spustení si v hornom menu Mode vyberieme možnosť List a klikneme na Upload List.

Vložíme zoznam všetkých URL článkov a klikneme na Next.

Počkáme, kým Screaming Frog skontroluje všetky články.

A uložíme si výsledky.

 

Ako sa článkom darilo na sociálnych sieťach?

V tomto kroku budeme zisťovať, koľko interakcií získali články na týchto sociálnych sieťach: Facebook, LinkedIn a Google+. Získať dáta z Twitteru už nie je možné a iné siete u nás nie sú príliš relevantné.

Použijeme na to online nástroj SharedCount. S určitými limitmi je použiteľný aj zadarmo.  Nástroj má v bezplatnej verzii obmedzenie na 10 000 volaní denne, takže na jedenkrát získate informácie až o 10 000 článkoch, čo predpokladám bude postačovať väčšine z vás.

V nástroji sa zaregistrujeme a po prihlásení vyberieme možnosť URL Dashboard a Bulk Upload.

Vložíme adresy článkov a klikneme na Import URLs.

Počkáme, kým bude ukončená analýza a výsledky si uložíme ako CSV súbor.

 

Nezlaknite sa, ak vám bude nástroj zobrazovať 0 lajkov pri každom článku. SharedCount využíva API od Facebooku, ktorá zobrazuje všetky lajky, zdieľania a komentáre pod jedným číslom. V SharedCount sa toto číslo zobrazuje pod Shares.

Že je to naozaj tak si môžete overiť aj vo Facebook Sharing Debuggeri, kde sa vám zobrazí rovnaké číslo ako v SharedCount.

V ďalšom kroku sa už pustíme do vytvárania samotného súboru, v ktorom budeme mať všetky dáta pohromade.

 

Jeden súbor na všetky dáta

Teraz si potrebujeme vytvoriť tabuľku, v ktorej budeme mať všetky dáta a budeme ich analyzovať. Ja osobne na to používam Google Spreadsheet, ktorý je zadarmo a súbory si môžem zdieľať na viacerých zariadeniach.

Použiť, samozrejme, môžete aj Microsoft Excel alebo LibreOffice, ale negarantujem vám, že všetky mnou použité funkcie vám budú fungovať správne. Takisto niektoré použité dáta (napr. z Google Analytics) si budete musieť vložiť do súboru vlastným spôsobom.

 

Koľko ľudí čítalo článok?

Vytvoríme si nový súbor v Google Spreadsheet a v hornom menu vyberieme možnosť Add-ons a Get add-ons.

V addonoch si nájdeme ten s názvom Google Analytics a nainštalujeme si ho.

Povolíme mu prístup k našim dátam v Google Analytics. Ak používate viac Google účtov, tak nezabudnite vybrať ten správny účet, na ktorom máte vyzdieľané dáta.

V hornom menu si vyberieme možnosť Create new report.

Pomenujeme report, vyberieme si účet, zobrazenie a profil, vložíme metriky (Sessions, Pageviews, prípadne Time on Page) a dimenziu (Page). Klikneme na Create Report.

Vytvorí sa nám záložka Report Configuration. Na nej zmeníme počet posledných dní, z ktorých chceme mať dáta a maximálny počet položiek (maximum je 10 000).

 

Máme v dokumente všetky dáta?

Pred samotnou analýzou si ešte skontrolujeme, či máme v dokumente všetky zdroje dát, ktoré sme tam chceli mať, teda:

• Import.io – názov článku, autor, kategória, počet komentárov, dátum publikovania
• Screaming Frog – dĺžka alebo šírka titulku, dĺžka alebo šírka meta popisu, počet slov
• Google Analytics – počet návštev, počet zobrazení, čas strávený na stránke
• SharedCount – interakcie na Facebooku, LinkedIn a Google+

Tu nájdete príklad dokumentu, ktorý som pri auditovaní vytvoril ja.

 

Neexistuje jednoduchšia možnosť?

Máte málo času a nechce sa vám zbierať dáta z viacerých nástrojov? Hľadáte komplexnejšie riešenie? Áno, existuje aj také. Volá sa URL Profiler. Ale musíte za neho zaplatiť. Minimálne 20 eur mesačne. Ale môžete si ho vyskúšať na prvých 14 dní zadarmo, takže ak neplánujete robiť obsahový audit pravidelne, tak vám tento nástroj môže pomôcť a uľahčí vám časť práce.

Stačí si ho len nainštalovať a zaregistrovať sa, aby ste získali 14-dňový bezplatný prístup.

Potom si už len vyberiete metriky, ktoré chcete mať v reporte a vložíte URL adresy článkov. Metriky, ktoré môžte využiť pri auditovaní sú tieto:

• Social Shares
• Moz (Free)
• Google Analytics
• Search Analytics
• Google Indexation
• Readability
• a ďalšie.

Dobrý návod na prácu s týmto nástrojom nájdete napríklad tu alebo tu.

 

Upratovanie a filtrovanie dát

V ďalšej fáze potrebujeme dáta dostať do takej podoby, že v jednej tabuľke budeme mať ako dimenziu URL adresy jednotlivých článkov a ako metriky budeme mať to najdôležitejšie zo zozbieraných dát.

Vyhľadávanie

Keďže máme dáta zozbierané zo štyroch rôznych zdrojov, tak ich ručné kopírovanie by bolo veľmi zdĺhavé. Môžeme preto použiť funkcie na vyhľadávanie =VLOOKUP a kombináciu =INDEX a =MATCH. Písal som o nich aj v mojom článku.

Funkcia =VLOOKUP funguje takto:

=VLOOKUP (čo chcem vyhľadávať, v akom rozsahu to chcem vyhľadávať, z ktorého stĺpca chcem zobrať hodnotu, či chcem vyhľadávať vo voľnej zhode – true alebo false).

Na obrázku môžete vidieť, že som chcel vyhľadať slovo „Cyril“ v stĺpcoch A, B a že chcem zobrať hodnotu z druhého stĺpca napravo od mena „Cyril”.

Funkcia =VLOOKUP má jedno veľké obmedzenie. Slovo, ktoré vyhľadávate, sa musí vo vyhľadávanom rozsahu nachádzať úplne naľavo. Ak sa naľavo od neho nachádza ešte nejaký iný obsah, tak funkcia nič nenájde.

Našťastie, je tu riešenie. Kombinácia funkcií =INDEX a =MATCH. Funguje takto:

=INDEX (rozsah, v ktorom chcem vyhľadávať, MATCH – čo chcem vyhľadávať, v akom rozsahu to chcem vyhľadávať, zhoda – 0 je priama, -1 najbližšia väčšia hodnota, 1 najbližšia menšia)

 

Skracovanie

Okrem vyhľadávania som ešte potreboval použiť funkcie na skrátenie textu. Keďže URL adresy sa v Google Analytics ukladajú bez domény v tvare, napr.:

/blog/10-najcastejsich-chyb-webcopywritera-amatera

A z iných zdrojov som mal zase URL adresy s doménou:

https://visibility.sk/blog/10-najcastejsich-chyb-webcopywritera-amatera/

Potreboval som ich skrátiť a dať to samostatného stĺpca Short URL, aby som mohol získať údaje o návštevnosti. Urobil som to pomocou kombinácie funkcií =RIGHT a =LEN.

=RIGHT (A2,LEN(A2)-24)

V tomto prípade som chcel skrátiť text, ktorý sa nachádzal v bunke A2 o 24 znakov sprava.

To znamená, že namiesto

https://visibility.sk/blog/publikacia-pr-clankov-na-webe/

Sa mi zobrazilo

/blog/publikacia-pr-clankov-na-webe/

 

Dátum

Podobným spôsobom si viete upraviť aj dátum, ak ho máte napríklad v neštandardnom formáte, ktorý nevie spracovať Google Spreadsheet.

Dátum 2016-03-10 13:10 +00:00 sa dá upraviť na 2016-03-10 pomocou funkcie

=LEFT(F2,10)

Ak máte dátum v štandardnom formáte, tak na zistenie dňa a mesiaca môžete použiť funkcie =DAY a =MONTH. Na zistenie konkrétneho dňa v týždni môžete použiť funkciu =WEEKDAY.

 

Výpočet skóre

V ďalšom kroku potrebujeme upraviť vzorec, ktorý nám bude vyrátavať celkové skóre. Vytvoril ho už vyššie spomenutý autor článku One Content Metric to Rule Them All.

Naším cieľom bude vytvoriť si tri druhy skóre:

• total score – celkové skóre, v ktorom budú zahrnuté návštevnosť, sociálne interakcie a komentáre,
• social score – skóre iba na základe sociálnych interakcií,
• traffic score – skóre iba na základe návštevnosti.

Vzorec je pomerne komplikovaný, ale keď zistíte, čo jednotlivé položky znamenajú, tak sa dá pochopiť.

Napríklad pri total score znamenajú jednotlivé položky toto:

=27*ln(((75/100)*((K347/(average(K:K)))+(L347/(average(L:L))))/2)+((15/100)*(N347/(average(N:N))))+((4/100)*(O347/(average(O:O))))+((1/100)*(P347/(average(P:P))))+((5/100)*(M347/(average(M:M)))))+65

• ((K347/(average(K:K))) – zober návštevnosť z riadka K347 a vydeľ ju priemernou návštevnosťou z celého stĺpca K.
• (15/100)*(N347/(average(N:N)) – zober počet lajkov zo stĺpca N, vydeľ ho priemerným počtom lajkov zo stĺpca N a celé číslo vynásob 1/15, teda číslom 0,067.

Celé fungovanie vzorca je vysvetlené v článku. Pre naše potreby potrebujeme do vzorca doplniť:

• z ktorých stĺpcov budeme brať dáta,
• akú budú mať hodnotu tieto dáta.

V mojom prípade má najvyššiu prioritu návštevnosť a počet zobrazení blogového článku, preto ich najskôr zrátam, hodnotu vydelím dvomi a potom vynásobím 75/100, teda číslom 0,75. Ak by som chcel návštevnosti priradiť nižšiu prioritu, tak by som nastavil nižšie číslo – napríklad ako v prípade Facebooku 15/100.

Podstatné je, aby všetky čísla zrátané dohromady nepresiahli hodnotu 100. Číslo 65 vo vzorci označuje očakávané skóre. Ak má pre vás priemerný článok iné očakávané skóre, tak môžete toto číslo znížiť alebo zvýšiť.

Chce to trochu času, ale verím, že každý z vás si tento vzorec dokáže upraviť a prispôsobiť svojim potrebám.

Dimenziou, samozrejme, nemusí byť len URL článku, ale napríklad aj autor, kategória a podobne. Takýmto štýlom si viete vytvoriť viacero reportov v rámci jedného dokumentu.

Pripravil som pre vás testovací dokument, v ktorom si môžete pozrieť, ako takéto nastavenie vyzerá. Niektoré čísla v ňom sú vymyslené a vygenerované náhodne. 🙂

Záver

Ak si budete takýto dokument pravidelne aktualizovať, tak budete mať oveľa lepší prehľad o tom, aký druh článkov vám funguje najlepšie. My na základe neho napríklad vyhlasujeme autorov mesiaca a kvartálu a vieme vďaka nemu tiež identifikovať témy, ktorým sa budeme venovať a napríklad aj to, ktoré články by si zaslúžili republishing.

Dúfam, že tento vyčerpávajúci návod bude pre vás zrozumiteľný. Ak nie, tak vám na otázky rád odpoviem v komentároch.